什么是强化学习？

强化学习（RL） 是机器学习的一个分支，其中智能体通过与环境交互来学习决策。在强化学习中，智能体的目标是学习一种策略（一种选择动作的策略），以最大化随时间累积的奖励。

与需要标注样本的监督学习不同，强化学习依赖于试错反馈：产生正面结果（奖励）的动作会被强化，而产生负面结果（惩罚）的动作则会被避免。

正如Sutton和Barto所解释的，强化学习本质上是“一种理解和自动化目标导向学习与决策的计算方法”，智能体通过与环境的直接交互学习，无需外部监督或完整的世界模型。

实际上，这意味着智能体不断探索状态-动作空间，观察其动作的结果，并调整策略以提升未来的奖励。

关键概念与组成部分

强化学习涉及几个核心元素。广义上，智能体（学习者或决策实体）通过在离散时间步采取动作与环境（外部系统或问题空间）交互。

在每一步，智能体观察环境的当前状态，执行一个动作，然后从环境中获得一个奖励（数值反馈信号）。经过多次交互，智能体旨在最大化其总（累积）奖励。关键概念包括：

智能体：自主学习者（例如AI程序或机器人），负责做出决策。
环境：智能体交互的世界或问题域。环境向智能体提供当前状态，并根据智能体的动作计算奖励。
动作：智能体为影响环境而做出的决策或操作。不同动作可能导致不同的状态和奖励。
状态：环境在特定时间的表示（例如棋盘上棋子的布局或机器人传感器读数）。智能体利用状态决定下一步动作。
奖励：环境在每次动作后给出的标量反馈信号（正、负或零），量化动作的即时收益（或代价）。智能体的目标是最大化期望累积奖励。
策略：智能体选择动作的策略，通常是从状态到动作的映射。通过学习，智能体力求找到最优或近似最优策略。
价值函数（或回报）：对智能体从某状态（或状态-动作对）获得的预期未来奖励（累积奖励）的估计。价值函数帮助智能体评估动作的长期影响。
模型（可选）：在基于模型的强化学习中，智能体构建环境动态的内部模型（状态如何根据动作转移）并利用该模型进行规划。无模型强化学习则不构建此类模型，智能体纯粹通过试错经验学习。

强化学习的关键概念与组成部分

强化学习的工作原理

强化学习通常被形式化为一个马尔可夫决策过程（MDP）。在每个离散时间步，智能体观察状态St，并选择动作At。环境随后转移到新状态St+1，并根据所采取的动作发出奖励Rt+1。

经过多次试验，智能体积累了状态-动作-奖励序列的经验。通过分析哪些动作带来了更高的奖励，智能体逐步改进其策略。

关键的是，强化学习问题涉及探索与利用之间的权衡。智能体必须利用已知的最佳动作以获得奖励，同时也要探索可能带来更好结果的新动作。

例如，一个控制机器人的强化学习智能体通常会选择已验证的安全路径（利用），但有时也会尝试新路径（探索），以期发现更快的路线。平衡这一权衡对于找到最优策略至关重要。

学习过程常被比作行为条件反射。例如，AWS指出强化学习“模拟了人类使用的试错学习过程”。孩子可能学会收拾玩具会得到表扬，而扔玩具会被责备；同样，强化学习智能体通过对良好动作给予正反馈，对不良动作给予负反馈来学习哪些动作能获得奖励。

随着时间推移，智能体构建价值估计或策略，捕捉实现长期目标的最佳动作序列。

实际上，强化学习算法在多次试验中累积奖励，旨在最大化期望回报（未来奖励之和）。它们学会偏好那些带来高未来奖励的动作，即使这些动作可能不会带来最高的即时奖励。这种为长期收益规划（有时接受短期牺牲）的能力，使强化学习适合复杂的序列决策任务。

强化学习的工作原理

强化学习算法的类型

实现强化学习的算法众多，大致分为两类：基于模型和无模型方法。

基于模型的强化学习：智能体首先学习或已知环境动态模型（状态如何变化及奖励如何产生），然后通过模拟结果规划动作。例如，机器人绘制建筑物地图以寻找最短路径即采用基于模型的方法。
无模型强化学习：智能体没有环境的显式模型，仅通过在真实或模拟环境中的试错学习。它不是通过模型规划，而是通过经验逐步更新价值估计或策略。大多数经典强化学习算法（如Q学习或时序差分学习）属于无模型方法。

在这些类别中，算法在表示和更新策略或价值函数的方式上有所不同。例如，Q学习（基于价值的方法）学习状态-动作对的“Q值”（期望回报）估计，并选择价值最高的动作。

策略梯度方法直接参数化策略，并通过对期望奖励的梯度上升调整参数。许多先进方法（如Actor-Critic或信赖域策略优化）结合了价值估计和策略优化。

一个重要的最新发展是深度强化学习。在这里，深度神经网络作为价值函数或策略的函数逼近器，使强化学习能够处理高维输入如图像。DeepMind在Atari游戏和棋类游戏（如AlphaGo）上的成功，源于深度学习与强化学习的结合。在深度强化学习中，算法如深度Q网络（DQN）或深度策略梯度将强化学习扩展到复杂的现实任务。

例如，AWS指出常见的强化学习算法包括Q学习、蒙特卡洛方法、策略梯度方法和时序差分学习，“深度强化学习”指的是在这些方法中使用深度神经网络。

强化学习的应用

强化学习广泛应用于许多需要在不确定性下进行序列决策的领域。主要应用包括：

游戏与模拟：强化学习在游戏和模拟领域取得了显著成就。例如，DeepMind的AlphaGo和AlphaZero通过强化学习掌握了围棋和国际象棋，达到超越人类的水平。视频游戏（如Atari、星际争霸）和物理、机器人模拟器是强化学习的理想测试平台，因为环境定义明确且可进行大量试验。
机器人与控制：自主机器人和自动驾驶汽车是在动态环境中的智能体。通过试错，强化学习可以教机器人抓取物体或教汽车导航交通。IBM指出，机器人和自动驾驶汽车是通过与环境交互学习的典型强化学习智能体。
推荐系统与营销：强化学习可以根据用户交互个性化内容或广告。例如，基于强化学习的推荐系统会随着用户点击或跳过项目不断更新建议，学习呈现最相关的广告或产品。
资源优化：强化学习擅长优化具有长期目标的系统。例如调整数据中心冷却以降低能耗、控制智能电网储能或管理云计算资源。AWS描述了“云支出优化”等用例，其中强化学习智能体学习如何分配计算资源以实现最佳成本效益。
金融与交易：金融市场动态且具有序列性。强化学习被用于优化交易策略、投资组合管理和对冲，通过模拟交易学习在市场变化下最大化收益的动作。

这些例子凸显了强化学习在长期规划方面的优势。与仅预测即时结果的方法不同，强化学习明确最大化累积奖励，适合动作具有延迟后果的问题。

强化学习的应用

强化学习与其他机器学习的比较

强化学习是机器学习的三大范式之一（另两者为监督学习和无监督学习），但其关注点截然不同。监督学习基于标注的输入-输出对进行训练，无监督学习则在无标注数据中发现模式。

相比之下，强化学习不需要正确行为的标注样本。它通过奖励信号定义目标，并通过试错学习。在强化学习中，“训练数据”（状态-动作-奖励元组）是序列且相互依赖的，因为每个动作都会影响未来状态。

简单来说，监督学习告诉模型预测什么；强化学习教智能体如何行动。正如IBM概述所述，强化学习通过“正向强化”（奖励）学习，而非展示正确答案。

这使得强化学习在涉及决策和控制的任务中尤为强大。但这也意味着强化学习更具挑战性：没有标注反馈，智能体必须自行发现良好动作，通常需要大量环境探索。

强化学习与其他机器学习的比较

强化学习的挑战

尽管功能强大，强化学习在实际应用中面临诸多挑战：

样本效率低：强化学习通常需要大量经验（试验）才能学习有效策略。现实世界中的训练可能成本高昂或耗时（例如，机器人可能需要数百万次试验才能掌握任务）。因此，许多强化学习系统先在模拟环境中训练再部署。
奖励设计：设计合适的奖励函数非常困难。不恰当的奖励可能导致意外行为（智能体可能“钻空子”，获得与真实目标不符的奖励）。设计能体现长期目标且避免捷径的奖励是强化学习研究中的一大艺术。
稳定性与安全性：在现实环境（机器人、医疗、金融）中，不安全的探索动作可能危险或代价高昂。AWS指出，现实世界实验（如无人机飞行）可能不切实际，需依赖模拟。确保学习和部署过程中的安全是强化学习研究的重点。
可解释性：学习到的强化学习策略（尤其是深度强化学习模型）往往不透明。理解智能体为何采取某些动作常常困难，增加了调试和信任系统的难度。这种缺乏可解释性是复杂强化学习系统部署的挑战之一。

这些挑战均为当前研究热点。尽管存在困难，强化学习在游戏、机器人、推荐系统等领域的实际成功证明，只要应用得当，强化学习能够取得令人瞩目的成果。

>>>点击了解更多内容：

什么是生成式人工智能？

神经网络是什么？

强化学习的挑战